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Private Enterprise GPT mit Spring AI - Eigene Unternehmensdaten für KI-Anwendungen nutzen

Seminar - GFU Cyrus AG

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, eine vollständige Private-Enterprise-GPT-Lösung auf Basis von Spring AI zu konzipieren, zu entwickeln und produktionsreif bereitzustellen. Sie verstehen die zentralen Konzepte von Retrieval Augmented Generation, Embeddings, Vektordatenbanken und Retrieval-Pipelines und können Unternehmenswissen gezielt für KI-Anwendungen nutzbar machen. Darüber hinaus beherrschen Sie die Entwicklung effizienter Dokumenten-Pipelines, die Optimierung von Retrieval-Prozessen sowie die Integration moderner KI-Funktionen in bestehende Java- und Spring-Anwendungen.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Einführung in Private Enterprise GPT und Spring AI
    • Grundlagen von Large Language Models (LLMs)
    • Unterschied zwischen Public GPTs und Private GPTs
    • Architektur moderner Enterprise-AI-Anwendungen
    • Überblick über Spring AI und das Ökosystem

  • Grundlagen von Retrieval Augmented Generation (RAG)
    • Funktionsweise von RAG-Architekturen
    • Komponenten einer Retrieval-Pipeline
    • Grenzen klassischer LLM-Anwendungen
    • Typische Enterprise-Anwendungsfälle

  • Dokumenten-Ingestion und Wissensaufbereitung
    • Verarbeitung von PDF-, Office- und Textdokumenten
    • Extraktion und Normalisierung von Inhalten
    • Aufbau von Wissensquellen und Dokumenten-Pipelines
    • Qualitätssicherung bei Unternehmensdaten

  • Chunking und Chunk-Optimierung
    • Grundlagen des Chunkings
    • Fixed-Size-, Semantic- und Recursive-Chunking
    • Chunk-Größe und Retrieval-Qualität
    • Strategien zur Optimierung von Suchergebnissen

  • Embeddings und Vektordatenbanken
    • Erzeugung von Embeddings
    • Similarity Search und Vektorsuche
    • Einbindung von Vektordatenbanken
    • Indexierung und Performance-Optimierung

  • Metadata-Aware Retrieval und Suchstrategien
    • Verwendung von Metadaten im Retrieval-Prozess
    • Filterung und Ranking von Dokumenten
    • Hybrid Search und Multi-Stage Retrieval
    • Verbesserung der Antwortqualität

  • Prompt Engineering und Prompt-Orchestrierung
    • Aufbau effektiver Prompts
    • Context Management für RAG-Systeme
    • Prompt Templates und Workflows
    • Steuerung von KI-Antworten

  • Entwicklung einer produktionsreifen Private-GPT-Anwendung
    • Integration aller Komponenten mit Spring AI
    • Sicherheit und Datenschutz
    • Monitoring, Logging und Observability
    • Wartbarkeit und Skalierbarkeit von AI-Anwendungen

  • Praxisworkshop: Aufbau einer vollständigen Enterprise-GPT-Lösung
    • Implementierung einer End-to-End-RAG-Anwendung
    • Anbindung eigener Unternehmensdaten
    • Optimierung und Testing
    • Best Practices für den produktiven Einsatz

Zielgruppe:
Das Seminar richtet sich an Java-Entwickler, Softwarearchitekten, Solution Architects, Technical Leads, Backend-Entwickler sowie IT-Professionals, die KI-Anwendungen mit eigenen Unternehmensdaten entwickeln möchten. Besonders geeignet ist die Schulung für Teams, die Retrieval-Augmented-Generation-Lösungen, Enterprise-Chatbots, Wissensmanagement-Systeme oder intelligente Suchanwendungen auf Basis moderner KI-Technologien realisieren möchten.



Voraussetzungen:

Sie verfügen über gute Kenntnisse der Java-Programmierung.

Sie besitzen praktische Erfahrung mit Spring Boot und der Entwicklung von Backend-Anwendungen.

Sie haben Grundkenntnisse moderner Softwarearchitekturen und Web-APIs.

Grundlegende Kenntnisse zu Large Language Models oder Generativer KI sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Seminarkennung:
S7065
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